基于拓撲結構的字符識別.pdf

1、噴碼業(yè)在國內自動化生產(chǎn)中占有舉足輕重的地位，它的出現(xiàn)大大提高了自動化生產(chǎn)的水平，尤其是在食品行業(yè)，生產(chǎn)日期的噴碼標識的準確性與消費者的健康息息相關。本文針對目前基于機器視覺的噴碼字符進行了深入研究，并在此基礎上改進了噴碼字符識別的關鍵技術與系統(tǒng)實現(xiàn)。
　　在對目前市場上出現(xiàn)的噴碼形式以及其特點進行了分析，提出了噴碼字符識別的總體技術方案，對字符識別的邏輯組成進行了闡述。通過閱讀大量國內外相關文獻，對字符識別的目前發(fā)展水平和廣泛的應

2、用前景進行了分析和總結。
　　在整個字符識別研究過程中，對于噴碼字符的分布特點，分為條形類噴碼和圓環(huán)類噴碼。圓環(huán)類噴碼可以進一步矯正為條形類噴碼，本文提出一種基于彎矩模型的圓環(huán)區(qū)域矯正為條形區(qū)域的方法。在預處理過程中，根據(jù)噴碼墨點離散分布的情況，選取灰度數(shù)學形態(tài)學對離散的噴碼墨點進行了有效的“閉合”，提出了一種基于列的圖像分割方法，很好的解決了光照不均帶來的圖像分割質量低劣;在字符區(qū)域矯正方面，分別對比了最大寬高比矯正法，水平投影

3、最大方差法矯正法最小慣性軸以及最小二乘法擬合矯正法，提出了一種基于相關性最小軸矯正的方法。
　　為了減小字符的冗余部分，突出結構特征，采用了細化的方法提取了字符的骨架;在字符分割方面，探討了垂直分割法和連通域標記兩種分割方法，采用了基于線段種子的二值圖像標記的方法來對字符進行分割。在字符特征提取方面，對比了結構特征和輪廓特征，并根據(jù)二者的不足點提出了一種基于字符拓撲結構特征識別的方法。
　　在識別算法中，介紹了特征模板匹配算